中国科学技术大学合肥微尺度物质科学国家研究中心和化学物理系曾杰教授研究团队设计构筑了铜-碳化铁界面型催化剂，实现了常压下二氧化碳加氢高选择性制备长链烯烃。

本项目从官员直播带货的政策文本汲取研究思路，灵活运用Python数据手段验证行为逻辑，基于调研案例以点带面分析经济效应。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 许阳 公共管理学院公共事业管理 2019.9-2023.6 邹凯 公共管理学院城市管理 2019.9-2023.6 谭笑 公共管理学院劳动与社会保障 2018.9-2022.6 姚智妮 公共管理学院行政管理 2018.9-2022.6 张玎玲 公共管理学院劳动与社会保障 2019.9-2023.6 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 魏萍 公共管理学院 副教授 教育财政、财税理论与政策 四、项目简介 自2020年新冠肺炎疫情以来，互联网经济的重要性得到了政府的高度重视，在线上经济中，官员直播带货是新的激发经济活力的手段。官员直播带货是政府创新服务思路在实践中的新探索应用，对于推动阶段性的经济发展具有深刻的现实意义。本项目从官员直播带货的政策文本汲取研究思路，灵活运用Python数据手段验证行为逻辑，基于调研案例以点带面分析经济效应。在政府可持续创新视角下，通过梳理官员的多重目标政绩考核体系分析其行为的四大主体需求行为动力因素，运用官员行为理论和Python数据辅佐研究，多维角度勾勒出了官员直播带货的人物群像，有针对性地研究政府创新视角下官员直播带货的具体动机和行为表现。另外，对于经济效应研究，将短期效应落到“对接供需、解决滞销”上，将长期效应落到“产业升级、脱贫攻坚”上，进一步认识官员直播带货的行为实效性，以此总结推进政府可持续创新的建议，旨在缓解形式主义作风突显、有限理性下的“偏利性”选择以及基层治理创新的公共性缺失的未来发展难题。

一、研发背景 我国是有色及稀散金属资源大国，产量更是在全球具有绝对控制地位。稀散有色金属矿的开发利用给我国带来巨大的经济效益，与此同时也带来了严重的环境重金属污染。稀散有色金属矿经开采、选、冶加工后，会遗留下大量的尾矿、冶炼渣和各种尘泥。从环保和安全上来说，稀散多金属采选冶废弃物是重大的污染源和危险源，控制固体废弃物污染特别是矿业固体废弃物成为中国环境保护领域的重要问题之一。 二、技术内容 （1）新型深部充填减量化技术。开发一种价格低廉、材料来源广泛且固化重金属效果优良的地下采矿胶结充填料，能够降低充填采矿成本，并可以安全处置危险废物；（2）尾矿库微生物原位成矿修复技术。利用微生物（硫酸盐还原菌、寡营养铁还原菌）控制环境中 Fe3+ 浓度、降低环境电位、降低环境中游离镉、锑等重金属离子，实现现役尾矿库的微生物生态修复。（3）五层覆盖强还原原位成矿修复技术。基于矿物学--生物地球化学协同作用，开发已闭库或无主尾矿库的重度污染区的五层（无污染客土层、膨润土密封层、有机质深度还原密封层、含高风险稀散多金属及砷和重金属尾矿生物法控制污染主反应层、原始尾矿层）覆盖强还原稳定成矿修复技术。 三、作用原理 针对我国含稀散多金属硫化矿采选冶废物易引起氧化淋溶、存在溃坝风险和对周边及重大流域构成的严重环境威胁等问题，首先研究采选冶废物处置环境风险评估方法，建立稀散多金属采选冶废物处理处置污染控制技术评估方法；利用冶炼废渣及尾矿库内堆存尾矿，研发新型膏体充填减量化、资源化技术；针对现役尾矿库，利用硫酸盐还原菌及寡营养铁还原菌研发尾矿微生物原位成矿修复技术；针对已闭库及无主尾矿库，基于矿物学--生物地球化学协同作用，研发重度污染区的五层覆盖强还原稳定原位成矿修复技术；组合应用上述技术，在典型稀散多金属采选冶集中区开展技术示范；最终形成“基于风险控制的稀散多金属采选冶废物减量化、资源化处理处置与污染控制方案和环境管理导则”，为我国稀散金属多金属污染防控和环境管理提供技术支撑。

索非布韦（又译为索氟布韦，英文名 Sofosbuvir，CAS：1190307-88-0）是全球首个丙型肝炎病毒(HCV)NS5B 聚合酶核苷酸类似物抑制剂，用于治疗慢性丙型肝炎，目前国外已有产品在销售，且利润可观。国内还没有此类药物，本项目具有重大的发展前景。 采用本课题组开发的新型氟取代反应，设计和开发了一条经济、绿色和环保的具有巨大临床价值和市场价值抗丙肝药物索非布韦及其关键含氟医药中间体的制备工艺。本项目的目的是对本课题组开发的新颖制备工艺进行中试放大研究，进而实现商业化规模制备，从而产生良好的社会效益和经济效益。 依托南开大学化学院良好的科研平台，以及本课题组多年积累的有机氟化学及合成有机化学的基础研究成果，我们对具有巨大临床价值和市场价值的抗丙肝新药索非布韦及其关键含氟中间体的制备工艺进行优化。小试规模研究结果表明，本制备工艺能以良好的经济性、兼顾环保、安全等考量获得预期质量要求的目标产品。后期通过小试放大研究、中试研究和商业化生产确认等产业化开发程序。 

4月22日，清华大学药学院饶燏课题组与武汉大学宋保亮课题组合作在《药物化学杂志》（Journal of Medicinal Chemistry）发表题为“降解对比抑制：开发靶向3-羟基-3-甲基-戊二酰辅酶A还原酶的降解小分子”（Degradation Versus Inhibition: Development of Proteolysis-Targeting Chimeras for Overcoming Statin-Induced Compensatory Upregulation of 3-Hydroxy-3-methylglutaryl Coenzyme A Reductase）的研究论文。HMGCR（3-Hydroxy-3-methylglutaryl Coenzyme A Reductase）是胆固醇（cholesterol）合成途径中的限速酶，并且是经典的治疗血脂异常的药物靶点。它的抑制剂（statin,他汀类化合物）如阿伐他汀（atorvastatin,立普妥®，辉瑞）在临床被用于预防和治疗心血管疾病，并取得了极大的成功。但是有相当一部分人对他汀类药物不耐受，比如会发生骨骼肌损伤等较为严重的副作用，这有可能与服用他汀类药物后体内通过负反馈调节导致HMGCR补偿性表达升高有关。因而在该工作中，研究人员利用蛋白靶向降解嵌合体（Proteolysis-Targeting Chimera, PROTAC）的技术，对HMGCR在进行降解而起到抑制胆固醇合成作用的同时可以避免HMGCR的高表达，从而有望降低副作用。 图1.抑制剂与PROTAC对HMGCR的影响 在该工作中，研究人员首先筛选出SRD15细胞系作为细胞测试的基础，然后基于HMGCR的配体阿伐他汀和E3链接酶CRBN的配体泊马渡胺进行了一系列的构效关系研究，发现化合物P22A作为PROTAC具有较好地降解活性（DC50~100 nM）。相比之下，抑制剂阿伐他汀对HMGCR引起了明显的上调作用（图1）。 图2.抑制剂和PROTAC对LDLR和胆固醇的影响 接下来，研究人员通过一系列的生化和细胞生物学实验证实了PROTAC通过泛素-蛋白酶体系统发挥作用的机制；通过蛋白组学的研究发现抑制剂和PROTAC引起的组学应答也有很大不同。抑制剂和PROTAC对胆固醇合成抑制和通过SREBP通路引起的低密度脂蛋白受体（LDLR）表达水平上调的能力相当（图2）。 HMGCR是位于内质网上的八次跨膜蛋白, PROTAC对此类蛋白的降解能力往往有限，该工作首次证明利用PROTAC技术对内质网蛋白进行降解的可行性。另外，靶蛋白上调的现象还出现在很多其它的抑制剂中，该工作展示了面对此种情况时是PROTAC一个很好的应用场景。 宋保亮课题组博士生李美欣和饶燏组博士后杨毅庆为本工作共同第一作者，饶燏和宋保亮课题组罗婕为共同通讯作者。本研究得到了国家自然科学基金、清华-北大生命联合中心以及中国博士后基金的大力支持。 原文链接： https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jmedchem.0c00339

本发明属于食品检测技术领域，涉及一种畜禽肉黏弹性无损检测方法，具体涉及一种多要素黏弹模型建立及其黏弹参数确定的方法。具体步骤为：首先利用畜禽肉黏弹性无损检测系统采集、计算待测样品的应变数据；然后根据待测样品的变形特征选择多要素模型，将不同多要素模型与不同数据拟合算法结合，对应变数据进行数据拟合，建立若干畜禽肉多要素黏弹模型；最后比较若干畜禽肉多要素黏弹模型的拟合效果，根据实际需求，选择最佳畜禽肉多要素黏弹模型，并计算黏弹参数。最终实现对畜禽肉黏弹性的无损、快速检测。

本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。

一种基于Bagging?RNN模型的电梯制动性能评价方法，包括：a)获取不同制动性能的电梯在制动过程中的闸皮温度序列数据，作为样本集；b）按照比例将样本集划分为训练集和验证集；c）使用训练集数据训练Bagging?RNN模型，根据训练误差修正Bagging?RNN模型参数；d）使用验证集数据验证Bagging?RNN模型的泛化能力，根据验证结果进一步修正Bagging?RNN模型参数，将修正后的Bagging?RNN模型作为电梯制动性能的评价模型；e)将被测电梯在制动过程中的闸皮温度序列数据作为Bagging?RNN模型的输入，模型输出被测电梯的制动性能评价结果。本发明从电梯制动时电梯闸皮最高温度变化的生成机理出发，获取不同制动性能电梯制动过程中的闸皮温度序列数据，并基于历史数据提出了相应的电梯制动性能的评价方法。

成果介绍火电机组深度调峰改造是消纳可再生能源的有效途径，深度调峰就是在自动控制的情况下将机组的负荷调节下限从原来的50[[[[%]]]]Pe下调至30[[[[%]]]]Pe，甚至更低。控制难点在于：当机组处在低负荷工况时，机组被控过程的动态特性具有快速变化的特征，常规控制策略难于有效控制。本项成果采用多模型智能预测控制技术，分别提出了适合于亚临界和超（超）临界机组深度调峰的多模型智能预测控制系统，实现了在低负荷或超低负荷工况下的平稳控制。市场前景本项成果已成功应用于华能丹东、华能大连、华能营口、华能井冈山、华能大坝、国投钦州、大唐当途、中铝银星、国信射阳港、国华筹光等电厂近30台300MW亚临界、600MW和1000MW超（超）临界机组的深度调峰中。特别是，已成功将华能营口电厂#4 600MW超超临界机组的负荷深调到15[[[[%]]]]Pe，并实现了机组”干态/湿态”的一键转换控制，达到了国内外最先进的深调水平。目前，在国内已完成的机组深度调峰改造中，大部分均采用了本深调优化控制技术，得到了广大用户的一致好评。